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基于混沌和改进LSSVM的短时交通流预测

摘要第1-3页
Abstract第3-6页
第一章 引言第6-18页
   ·课题的研究背景及意义第6页
   ·智能交通系统概述第6-10页
     ·智能交通系统的发展第6-9页
     ·短时交通流预测在智能交通系统中的作用第9-10页
   ·短时交通流预测研究动态第10-15页
   ·论文研究思路与研究内容第15-18页
     ·论文研究思路第15-16页
     ·论文研究内容第16-18页
第二章 短时交通流混沌特性分析第18-32页
   ·混沌理论第19-21页
     ·混沌的定义第19-20页
     ·混沌吸引子第20页
     ·李雅普诺夫Lyapunov指数第20-21页
   ·相空间重构第21-30页
     ·嵌入维数的选取第23-26页
     ·延迟时间的确定第26-28页
     ·C-C法第28-30页
   ·混沌特性的判定方法第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 LSSVM原理及其参数的选择第32-44页
   ·支持向量机理论第32-38页
     ·统计学习理论概述第32-34页
     ·支持向量机回归原理第34-37页
     ·核函数第37-38页
   ·最小二乘支持向量机的基本原理第38-40页
   ·LSSVM模型参数的确定第40-42页
     ·PSO算法基本原理第40-41页
     ·PSO算法的改进第41-42页
   ·本章小结第42-44页
第四章 基于混沌和改进LSSVM的短时交通流预测仿真实验第44-54页
   ·短时交通流预测流程第44-45页
   ·交通流数据来源第45-46页
   ·短时交通流混沌特性的实验分析第46-49页
   ·短时交通流预测结果及分析第49-52页
   ·本章小结第52-54页
结论与展望第54-56页
参考文献第56-62页
攻读学位期间的研究成果第62-64页
致谢第64-66页

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